智能化工地管理：構建BIM+AI+物聯網的數字化施工新模式。

運用“BIM+AI+物聯網”技術實現人、機、料、法、環、質、安、進八大重點，打造施工全過程數字化智慧工地管理平臺。

通過智能傳感器、BIM 建模、AI識別等技術，實現工地進度、質量、安全的實時監控與動態優化。集成勞務管理、設備調度、綠色施工等功能，幫助企業降本增效，推動傳統工地向可視化、智能化轉型。

1、全方位安全智能管控

整合視頻AI識別、臨邊防護、安全教育等系統，實現“人員-設備-環境”三位一體安全監控。AI實時識別11+類違規行為，降低事故率。

2、綠色建造與智慧協同

無人機巡檢+全景工地可視化，環境監測聯動智能噴淋，PM2.5超標自動啟動降塵；水電用量監測系統優化能耗使用，助力項目LEED認證。

3、施工質量數字化監管

通過大體積混凝土監測、高支模監測、標養室監測等系統對施工質量數據自動采集分析，質量隱患實時推送至責任人。

4、工程進度與資源管理

智能地磅記錄材料進場，進度管理編制分部分項計劃綜合管理人員、材料、設備用量，施工日志自動生成進度報告，提升整體施工效率。

核心驅動力融合應用

1、物聯網：打造“泛在感知”的神經系統

設備：部署各類智能傳感器（環境、位移、應力、振動、圖像、RFID等）、智能攝像頭、無人機、穿戴設備、GPS/北斗定位。

作用：實時、自動采集人員、機械、材料、方法、環境等全要素數據，實現物理世界的全面數字化映射。

2、大數據：構建“全域貫通”的數據血液系統

數據庫：匯聚來自物聯網、BIM模型、業務系統（ERP、OA）、外部數據（天氣、政策）的海量、多源、異構數據。

作用：進行數據治理、融合分析，挖掘歷史規律，建立數據關聯，為AI分析和決策支持提供高質量燃料。

3、人工智能：培育“自主決策”的智慧大腦

計算機視覺

通過視頻AI識別安全帽佩戴、反光衣穿戴、危險區域闖入、明火煙霧、設備異常行為等。

機器學習/深度學習

用于進度偏差預測、質量缺陷自動識別（如裂縫、空洞）、設備故障預警、材料需求預測、安全風險動態評估。

自然語言處理

智能解析圖紙、規范文檔，輔助生成施工日志、報告。

智慧工地核心功能模塊：

勞務信息歸檔：對項目上勞務人員進行統一管理，一人一檔，從參建單位、班組、工種、人員信息、人員考勤多方面對工地上的人員進行信息歸納，同時了解區域勞務人員薪資發放狀態和拖欠情況，減少勞務糾紛問題提高政府監管效率。

AI智能視頻監控：利用AI智能視頻識別系統，對工地重點關注的未佩戴安全帽、未穿反光背心、明煙明火等違規現象實時識別報警，能夠有效提高工地的安全管理水平，及時發現并處理違規行為。

高支模監測系統：將通過智能傳感器傾斜傳感器、應變計、位移傳感器、壓力傳感器等監測高支模結構的傾斜、變形、應力等參數，負責對采集到的數據進行分析、處理和報表生成等功能。該平臺可以實時監測高支模的變化情況預警潛在的問題，并生成報告供相關人員參考和決策。

塔吊監測系統：在起重臂、鉸接點和基座等關鍵部位安裝吊重、力矩等傳感器或高清攝像頭，用于收集起重機的吊重、傾斜、載荷和位置等數據及吊鉤可視化分

析。這些數據會通過數據采集裝置傳輸到云平臺進行處理和分析。

進度計劃管理：對施工全要素(人員、材料、設備)進行科學規劃、動態協調與精準監督。通過可視化甘特圖實時展示項目進度計劃、任務分解與執行狀態，每項任務均設置專職責任人。責任人可通過移動端APP實時反饋任務進展及物料消耗數據系統基于實際進度智能分析偏差，自動觸發分級預警機制，督促管理人員及時調整施工節奏。

BI大屏：以圖形可視化的方式,全方位展現工程情況,包括項目、人員、安全、設備、質量、物資、物聯等方面,為領導決策提供信息支撐。